在使用GA求解TSP问题时,我们可以简单地采用整数编码的形式对染色体进行编码,比如城市个数为5,那么一个可行的染色体表达为12345。 在使用GA求解VRPTW问题时,我们依然想采用这种简洁的编码方式对染色体进行编码,不过需要稍微做一下改进,比如说需要服务的顾客数目为5,而最多允许使用3辆车来服务这些顾客,那么一种可行的染色...
为了解决这个问题,遗传算法(Genetic Algorithm,GA)被广泛应用。遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法,它通过模拟生物的遗传和进化过程来搜索最优解。 在GA-VRPTW中,我们首先需要定义问题的适应度函数。适应度函数用于评估每个个体(车辆路径规划方案)的优劣程度。在车辆路径规划问题中,适应度函数通常包括两个方面的考...
在使用GA求解TSP问题时,我们可以简单地采用整数编码的形式对染色体进行编码,比如城市个数为5,那么一个可行的染色体表达为12345。 在使用GA求解VRPTW问题时,我们依然想采用这种简洁的编码方式对染色体进行编码,不过需要稍微做一下改进,比如说需要服务的顾客数目为5,而最多允许使用3辆车来服务这些顾客,那么一种可行的染色...
下载结束后,我们打开c101测试算例,如下图所示。CAPACITY表示车辆最大装载量,第一列CUST NO.表示顾客编号,0表示配送中心,XCOORD.表示顾客的X坐标,YCOORD.表示顾客的Y坐标,DEMAND表示顾客的需求量,READY TIME表示顾客的左时间窗,DUE DATE表示顾客的右时间窗,SERVICE TIME表示车辆对每个顾客的服务时间。 但是小编在matl...
有时间窗的车辆路径问题(Vehicle Routing Problem with Time Windows,VRPTW)因为其有重要的现实意义而备受关注.其时间窗即为客户接受服务的时间范围,该问题是运筹学和组合优化领域中的著名NP问题,是解决物流配送效率的关键,传统寻优方法效率低,耗时长,找不到满意解,往往导致物流成本过高.为了提高寻优效率,降低物流运送成...
总的来说,基于遗传算法的车辆路径规划问题求解(GA-VRPTW)是一个具有挑战性的问题。它涉及到在满足客户需求的同时,最大程度地降低成本和提高效率。通过不断改进遗传算法和其他优化算法,我们可以更好地解决这个问题,并为物流行业带来更大的效益。 📣 部分代码 ...
我们已经讲解了使用GA求解0-1背包问题、车间调度问题以及对BP神经网络的参数优化问题。今天，我们将介绍如何利用遗传算法（GA）解决带时间窗的车辆路径问题（VRPTW）。首先，我们来理解VRPTW的基本概念和算法设计。问题描述： VRPTW涉及到一定数量的客户，每个客户都有不同的货物需求，配送中心负责向客户提供...
1 简介 有时间窗的车辆路径问题(Vehicle Routing Problem with Time Windows,VRPTW)因为其有重要的现实意义而备受关注.其时间窗即...
带时间窗约束的vRP问题(VRPTW)属于NP-hard问题,采用改进遗传算法探索最优方案。首先分析了带时间窗VRP问题的一般数学模型,并采用罚函数的方法对时间窗约束进行处理;设计了带权重的适应度函数,并采用了基于基因库的跨世代精英选择算子、PMX交叉算子和局部爬山变异算子;最后通过仿真实验与传统遗传算法和自适应遗传算法进行...
▎GA算法求解步骤 01 | 种群初始化 02 | 适应度值计算 03 | 选择操作 04 | 交叉操作 05 | 变异操作 ▎GA算法流程图 ▎GA算法实例验证 ▎参考 今天为各位讲解遗传算法(GA),相信各位对GA都已非常熟悉,之前我们也出过很多关于GA的教程: 遗传算法(GA)求解带时间窗的车辆路径(VRPTW)问题MATLAB代码 遗传算法(GA...